北京信息科技大学智能专业培养方案

智能科学与技术专业培养计划 一、培养目标和基本要求 （一）专业培养目标 培养面向现代前沿技术，德、智、体、美全面发展，具有控制论、系统论和信息论的基本思想和创新的思维方式，具有坚实的数学、物理、电子、计算机和信息处理的基础知识，系统地掌握智能科学的基础理论、基础知识与方法，掌握智能系统与工程、智能信息处理和电子技术等领域的专业知识和工程技术，本科毕业后能在智能科学技术领域从事智能信息处理、智能行为交互和智能系统集成的应用、教学、开发和管理工作，并可继续攻读智能科学与技术以及相关学科的硕士学位，适应21世纪社会主义现代化建设需要，素质、能力、知识协调统一的应用型高级技术人才。 （二）基本要求 本专业主要学习智能科学与技术方面的基本理论和基本知识，接受从事智能科学与技术研究与应用的基本训练。毕业生应获得以下几方面的知识和能力： 1．具有良好的中文运用能力； 2．具有扎实的英语语言基础和较熟练的英语听、说、读、写、译能力； 3．具有良好的计算机应用能力； 4．掌握文献检索、资料查询的基本方法； 5．掌握智能科学与技术的基本理论、基本知识； 6．掌握智能系统的分析和应用的基本方法； 7．具有智能信息处理、智能行为交互和智能系统集成方面研究和开发的基本能力； 8．适应智能科学与技术的发展。 二、专业方向及特色 （一）专业方向 本专业下设两个方向：方向一为智能系统与工程，方向二为智能信息处理。 （二）专业特色 本专业学习以智能科学与技术方面的基本理论和基本知识为基础，以智能信息处理、智能行为交互和智能系统集成理论为指导，以计算机硬件和软件系统为应用平台，具有理论与广泛的实践相结合的特征，既强调基本理论和基础知识，又注重锻炼实践和创新能力，同时注意新技术和新应用的学习。使学生在掌握一般智能科学的原理、分析方法和智能系统设计方法的同时，加强系统集成、测试分析和计算机应用能力的培养。 “智能系统与工程”方向着重学习与“机器智能”有关的基本理论、方法与技术，培养在智能控制方法与技术领域具有系统的专业知识和较强的实践能力，从事智能机器和智能系统集成的研究、设计、开发及应用的工程应用人才。 “智能信息处理”方向着重学习与“信息智能”有关的基本理论、方法与技术，培养从事具有学习能力的智能系统、智能信息处理、机器学习等方面的研究与应用的工程应用人才。 三、学制与学位 （一）本专业基本学制为4年，实行弹性学制，即修业年限为3—6年； （二）符合《学位条例》规定的毕业生，授予工学学士学位。 四、专业主干学科 智能科学与技术、计算机科学与技术、控制科学与工程。 五、主要课程 工程制图、模拟电子技术、数字电子技术、计算机软件基础、模糊控制、人工神经网络、模式识别、人工智能、机器人学、智能机器人、智能传感与检测技术、人机对话与交互、机器学习、智能信息处理。 六、课程与实践体系结构图 （一）课程体系结构图 一 C语言程序设计 二 电路分析 控制工程数学基础 三 模拟电子技术 数字电子技术 四 计算机软件基础 控制理论 五 微机原理与接口技术 数字信号处理 模糊控制 人工神经网络 智能传感与检测技术 六 人工智能 模式识别 智能网络 计算机仿真 机器人学 人机对话与交互 七 专家系统 智能机器人 机器学习 智能信息处理 学期 计算机基础模块 电工电子模块 智能基础理论模块 系统集成基础模块 智能系统与工程模块 智能信息处理模块 专业模块 高等数学 线性代数 概率论与数理统计 大学物理 大学英语 工程制图 军事理论 思想道德修养与法律基础 马克思主义基本原理概论 中国近现代史纲要 毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想概论 工科基础模块  （二）实践教学体系结构图          七、毕业合格标准 （一）符合德育培养目标要求，形势政策课合格； （二）完成本培养计划规定的全部教学环节，成绩合格，修满规定的学分； （三）身体健康，达到国家规定的学生体质健康标准。 八、对培养计划的必要说明  （一）培养计划重视实践教学环节 大部分必修的专业基础课和专业课均安排了上机、实验等环节。此外，独立安排了40周的各类教学实习、生产实习、课程设计、专业综合实践和毕业设计。实践教学和计算机应用在整个教学计划进程中不断线。 （二）实践教学条件 1、我校自动化学院电工电子实验教学中心（北京市电工电子实验教学示范中心）服务于电路分析、数字电子技术、模拟电子技术等电子类基础课程的实验，电子工艺实习和电子电路课程设计等电子类独立实践教学，以及全国大学生电子设计大赛和电子设计等开放性实验。 2、我校自动化学院控制工程与智能技术实验教学中心智能科学与技术实验室下设智能网络实验室、智能检测技术实验室、智能机器人实验室、复杂智能系统实验室、智能信息处理实验室和智能体模拟实验室，分别服务于智能传感与检测技术、智能仪表、智能机器人、专家系统、人工智能、模糊控制、智能控制、人工神经网络、机器学习、智能信息处理、人机对话与交互、计算机仿真、模式识别、图象处理、机器视觉、智能决策支持系统、智能产品技术等专业基础和专业课程的实验，以及机器人控制课程设计、智能系统与工程课程设计、智能信息处理课程设计、毕业设计等独立实践教学，以及学生科技创新活动。 （三）师资条件 智能科学与技术系老、中、青教师人数的比例为0%∶5%∶5%，整体结构合理。 教师中具有硕士、博士学位教师比例为100%。主讲教师资格比例为90%，达到国家A级标准。 目前承担的教学任务量是2～3门课程/人年，适应每级2个行政班的教学任务。计划连续两年每年引进1名博士和专职实验员，以满足专业发展需要。 （四）本培养计划于2008 年 4月26日通过了在本校举行的智能科学与技术专业建设专家论证会的评审。 九、附表 附表一：智能科学与技术专业教学计划进程表 附表二：独立实践教学环节安排表 附表三：学时学分分配表 附表一： 智能科学与技术专业教学计划进程表 课程性质 课程类别 课程编码 课程名称 学 分 课 内 学 时 课内学时分配 考核学期 学期安排及平均周学时数 讲 课 上 机 实验 / 实践 考 试 考查 一 二 三 四 五 六 七 八 公 共 基 础 课 必修 1BH07001 思想道德修养与法律基础 3 42 36 6 1 3 1BH07002 马克思主义基本原理概论 3 42 36 6 3 3 1BH07003 中国近现代史纲要 2 28 22 6 4 2 1BL07001 毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想概论 4 64 64 5 4 1BL08001-4 大学英语（1）（2）（3）（4） 16 256 256 1-4 4 4 4 4 1BL09001-2 高等数学A（1）（2） 11 176 176 1-2 5.5 5.5 1BL09007 线性代数A 3 48 48 1 3 1BL09009 概率论与数理统计A 3 48 48 4 3 1BL09013-14 大学物理A（1）（2） 6.5 104 104 2-3 3.5 3 1BL10001-4 大学体育（1）（2）（3）（4） 8 120 120 1-4 2 2 2 2 1BL14001 军事理论 2 32 32 1 1BH11001 C语言程序设计 3 48 32 16 1 3 小计  =SUM(ABOVE) 64.5  =SUM(ABOVE) 1008  =SUM(ABOVE) 974 16 18  =SUM(ABOVE) 20.5 15 12 11 4 专业基础 课 必修 0BH01003 工程制图 2.5 40 30 10 1 2.5 0BH20004 电路分析D 4 64 48 16 2 4 0BL03901 控制工程数学基础 3 48 48 2 3 0BH20012 模拟电子技术B 4 64 48 16 3 4 0BH20021 数字电子技术A 4 64 48 16 3 4 0BH03301 控制理论 4.5 72 56 16 4 4.5 0BH03903 计算机软件基础 4 64 48 16 4 4 0BH03303 数字信号处理 3 48 40 8 5 3 0BH03904 微机原理与接口技术 4 64 48 16 5 4 0BH03305 模糊控制 3 52 40 12 5 3 0BH03306 人工神经网络 3 52 40 12 5 3 0BH03307 智能传感与检测技术 3.5 60 48 12 5 3.5 0BH03308 计算机仿真 3 48 32 16 6 3 0BH03309 模式识别 3 48 40 8 6 3 0BH03310 人工智能 3 52 40 12 6 3 0BH03311 智能网络 2.5 40 32 8 6 2.5 小 计 54 880 686 26 168 2.5 7 8 8.5 16.5 11.5 专 业 课 限 选 0XH03301 方向一 机器人学 2.5 44 32 12 6 2.5 0XH03302 专家系统 2.5 44 32 12 7 2.5 0XH03303 智能机器人 2.5 44 32 12 7